Chatbots de serviço de atendimento ao cliente: como eles melhoram o suporte ao escalar

• Os chatbots de serviço de atendimento ao cliente usam conversas automatizadas para responder a perguntas, escalar itens para os agentes e coletar informações dos clientes

• Existem vários tipos de chatbots, incluindo chatbots baseados em regras, chatbots alimentados por IA e agentes virtuais

• Chatbots são ótimos para perguntas e solicitações simples, mas uma pessoa deve lidar com itens complexos e alterações de alto risco

• Chatbots eficientes dependem de conhecimento confiável, caminhos de conversa claros, regras de escalonamento e avaliações contínuas de desempenho

Os chatbots de serviço de atendimento ao cliente ajudam os clientes a obter respostas rápidas, concluir solicitações simples e encontrar o caminho de suporte certo sem esperar sempre por um agente. Para equipes em crescimento, os chatbots podem lidar com perguntas repetitivas, deixando os itens mais complexos para as pessoas.

Quando conectados a um conhecimento confiável e a caminhos claros de escalonamento, os chatbots podem melhorar os tempos de resposta e otimizar o gerenciamento de solicitações de serviço. A abordagem certa combina automação com suporte humano para que os clientes recebam a ajuda de que precisam no momento certo.

O que é um chatbot de serviço de atendimento ao cliente?

Um chatbot de serviço de atendimento ao cliente é um software que usa conversas automatizadas para responder às perguntas dos clientes, coletar informações, encaminhar solicitações ou escalar itens para um agente humano.

Os chatbots podem aparecer em centrais de ajuda, sites, portais do cliente, aplicativos móveis, ferramentas de mensagens e sistemas de colaboração.

Embora muitos chatbots usem IA para processar e responder a mensagens de usuários, nem todos os chatbots são alimentados por IA:

• Alguns seguem regras predefinidas ou árvores de decisão

• Alguns usam a IA apenas para entender a intenção e gerar respostas

• Alguns combinam fluxos estruturados com a recuperação de conhecimento alimentada por IA

Os chatbots também são diferentes dos agentes virtuais, que podem ir além de responder a perguntas para concluir tarefas de suporte e guiar os clientes pelos fluxos de trabalho de serviço. 

Como funcionam os chatbots de serviço de atendimento ao cliente

Os chatbots de serviço de atendimento ao cliente seguem um fluxo de trabalho simples para oferecer suporte ao cliente. Veja os dados:

• Um cliente faz uma pergunta

• O chatbot identifica a intenção

• O chatbot busca uma resposta ou inicia um fluxo

• O chatbot resolve ou encaminha a solicitação

• A equipe de suporte avalia o desempenho

O Customer Service Management da Atlassian oferece suporte a esse tipo de experiência com um agente de serviço de atendimento ao cliente de IA que pode responder a perguntas, apresentar informações relevantes e escalonar solicitações quando o suporte humano for necessário. 

Tipos de chatbots de serviço de atendimento ao cliente

Há vários tipos de chatbots que você pode integrar ao Customer Service Management, desde agentes virtuais complexos até chatbots simples baseados em regras.

Chatbots baseados em regras

Chatbots baseados em regras usam caminhos predefinidos, botões e árvores de decisão para dar suporte aos clientes. Esses chatbots são ideais para solicitações simples e previsíveis.

Por exemplo, um chatbot baseado em regras pode reconhecer palavras-chave na pergunta de um cliente e direcionar para uma pergunta frequente relevante ou uma resposta predefinida. 

Chatbots alimentados por IA

Chatbots alimentados por IA usam processamento de linguagem natural para entender as perguntas dos clientes. Eles são ideais para perguntas com formulações variadas, mas a qualidade da resposta depende das fontes subjacentes.

Chatbots híbridos

Os chatbots híbridos combinam fluxos estruturados com respostas de IA, como usar a IA para perguntas frequentes e fluxos estruturados para solicitações que exigem a coleção de dados ou outras etapas específicas.

Chatbots híbridos são ideais para equipes de suporte que precisam de flexibilidade. 

Agentes virtuais

Os agentes virtuais podem ir além de perguntas simples, orientando os clientes nos fluxos de trabalho, coletando dados, criando tickets ou transferindo o atendimento com contexto.

Agentes virtuais podem lidar com solicitações de acesso, atualizações de status, solução de problemas e dúvidas sobre políticas.

Benefícios dos chatbots de serviço de atendimento ao cliente

O valor de um chatbot depende da qualidade do conhecimento, dos fluxos de trabalho e do processo de escalonamento. Conectar um chatbot aos canais de suporte certos ajuda as equipes a aproveitarem mais a automação sem sacrificar a experiência do cliente.

Quando usar um chatbot vs. um agente humano

As melhores experiências de suporte usam chatbots para tarefas repetitivas e agentes humanos para itens que exigem julgamento, investigação ou empatia. 

Como gerar um melhor chatbot de serviço de atendimento ao cliente

Criar um chatbot de serviço de atendimento ao cliente eficaz começa escolhendo as solicitações certas para automatizar e fornecendo ao chatbot informações confiáveis com as quais trabalhar. Siga este guia passo a passo para começar.

Etapa 1: Identificar perguntas de suporte repetitivas

As equipes devem começar analisando o histórico de tickets, as transcrições de chats, as pesquisas na central de ajuda e o feedback dos agentes para identificar as perguntas de suporte mais repetitivas. Esses costumam ser bons candidatos para automação. 

Alguns bons pontos de partida incluem:

• Redefinições de senha

• Acesso à conta

• Status do pedido

• Perguntas frequentes sobre faturamento

• Configuração do produto

• Perguntas sobre políticas

• Etapas comuns de solução de problemas

Você também pode gerar uma base de conhecimento para responder a perguntas frequentes. Uma base de conhecimento oferece a clientes, agentes e chatbots uma fonte centralizada de respostas a perguntas comuns. 

Etapa 2: Agrupar perguntas por intenção

Em seguida, pegue a lista de perguntas comuns que você coletou e agrupe por intenção. A intenção é o que o cliente está tentando executar ao entrar em contato com a equipe de suporte.

Por exemplo, um cliente que precisa de acesso à conta ou de uma redefinição de senha está tentando entrar. Um cliente procurando etapas de solução de problemas quer resolver um item com o software.

Entender a intenção ajuda o chatbot a conectar cada solicitação à resposta, ao fluxo de trabalho ou ao caminho de escalonamento certo. 

Etapa 3: Conectar o chatbot ao conhecimento confiável

Os chatbots de serviço de atendimento ao cliente são tão eficazes quanto as fontes de conhecimento das quais podem enviar pull. Conecte o chatbot a uma base de conhecimento confiável para que cada resposta seja aprovada, atualizada e fácil de entender.

Documentação fraca resulta em respostas fracas do chatbot. Audite artigos desatualizados, duplicados ou conflitantes antes do lançamento.

Configurar uma base de conhecimento de autoatendimento permite que os clientes encontrem respostas por conta própria, limitando o volume de solicitações de suporte.

Etapa 4: Criar caminhos de conversa claros

Mantenha os caminhos da conversa focados nas informações necessárias para responder à pergunta, concluir a solicitação ou encaminhar o item. Para as equipes que usam a criação de tickets por conversa, o mesmo princípio se aplica: colete contexto suficiente para dar andamento à solicitação sem tornar a interação longa sem necessidade. 

Aqui estão algumas diretrizes para criar caminhos de conversa claros:

• Use linguagem simples

• Evite menus longos

• Confirme o item do cliente antes de executar uma ação

• Deixe os próximos passos claros

• Ofereça uma forma de falar com uma pessoa

Etapa 5: Definir regras de escalonamento

Criar regras claras para definir quando o chatbot deve transferir a conversa para um agente humano ou encaminhar a solicitação para a central de ajuda. Alinhe as regras de escalonamento com os Acordos de Nível de Serviço (SLAs) para que as solicitações urgentes ou de alta prioridade cheguem à equipe certa dentro do tempo de resposta exigido. 

Alguns dos acionadores comuns que você pode usar incluem:

• Resposta com baixo grau de confiança

• Sentimento negativo

• Repetir tentativas que falharam

• Item de alta prioridade

• Item sensível de conta ou de faturamento

• O cliente pede para falar com uma pessoa

Etapa 6: Medir e melhorar

Após o lançamento, analise as perguntas sem resposta, a taxa de desvio, a taxa de resolução, o índice de satisfação do cliente (CSAT), a qualidade da transferência e as lacunas de conhecimento. Use esses insights para melhorar as respostas, atualizar o conteúdo e refinar as regras de escalonamento ao longo do tempo. 

Melhores práticas de chatbot para serviço de atendimento ao cliente

• Comece com solicitações de alto volume e baixo risco: foque em solicitações comuns e fáceis de resolver para manter a satisfação do cliente.

• Mantenha as respostas curtas e úteis: inclua apenas as informações que os clientes precisam para entender a resposta e dar o próximo passo.

• Facilite o escalonamento: ofereça aos clientes um caminho claro para falar com um agente humano quando necessário.

• Use fontes de conhecimento aprovadas: use apenas fontes de conhecimento aprovadas para garantir a precisão das respostas.

• Revise conversas malsucedidas com regularidade: procure perguntas não respondidas, desvios de assunto, escalonamentos desnecessários e lacunas de conhecimento.

• Deixe claro que o cliente está interagindo com um bot: identifique com clareza o chatbot para que os clientes saibam quando estão interagindo com um sistema automatizado. 

• Proteja informações confidenciais: limite a coleta e o compartilhamento de dados confidenciais e use fluxos de trabalho seguros e aprovados quando a verificação for necessária. 

Amplie o suporte ao cliente com IA conectada

Os chatbots de atendimento ao cliente funcionam melhor quando têm acesso a conhecimento confiável, fluxos de trabalho claros e um caminho fácil para o suporte humano. Automatizar perguntas e solicitações repetitivas dá aos agentes mais tempo para focar problemas complexos e ajudar os clientes a obter respostas mais rápido.

O Customer Service Management da Atlassian conecta o suporte ao cliente às equipes de produto, desenvolvimento e operações por meio de contexto e fluxos de trabalho compartilhados. Ele oferece um agente de atendimento ao cliente com IA que pode responder perguntas, apresentar informações úteis e redirecionar solicitações complexas com contexto, para que os clientes não precisem começar do zero.